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人工智能在金融风控中的应用指南

TOC\o1-2\h\u20127第1章人工智能在金融风控中的概述 3

25971.1金融风控的发展背景 3

104761.2人工智能技术的引入 3

64621.3人工智能在金融风控中的应用价值 3

24646第2章人工智能技术基础 4

24112.1机器学习 4

1812.1.1监督学习 4

149352.1.2无监督学习 4

20142.1.3强化学习 4

259112.2深度学习 5

71222.2.1卷积神经网络(CNN) 5

273232.2.2循环神经网络(RNN) 5

188872.2.3对抗网络(GAN) 5

75472.3数据挖掘与大数据分析 5

49302.3.1数据预处理 5

217522.3.2特征工程 5

14452.3.3模型评估与优化 5

13666第3章金融风险类型与量化方法 6

141613.1信用风险 6

150373.1.1量化方法 6

78683.2市场风险 6

189853.2.1量化方法 6

69383.3操作风险 6

251633.3.1量化方法 6

9243.4集成风险量化方法 7

31203.4.1量化方法 7

31051第4章人工智能在信用风险评估中的应用 7

307584.1基于机器学习的信用评分模型 7

227874.1.1逻辑回归模型 7

200494.1.2决策树与随机森林模型 7

220564.1.3支持向量机模型 7

146084.2基于深度学习的信用评分模型 7

194554.2.1神经网络模型 8

80484.2.2卷积神经网络模型 8

7234.2.3循环神经网络模型 8

307754.3信用风险预警与决策支持 8

203074.3.1早期预警指标体系 8

87874.3.2预警模型构建与验证 8

260584.3.3决策支持系统 8

21934第5章人工智能在市场风险监测中的应用 8

184605.1市场风险数据收集与处理 8

60685.1.1数据源选择与整合 8

114415.1.2数据预处理 9

146185.2基于人工智能的波动率预测 9

280845.2.1传统波动率预测模型 9

201175.2.2人工智能波动率预测模型 9

192825.3金融市场异常检测 9

257745.3.1异常检测方法 9

247915.3.2应用案例 9

28372第6章人工智能在操作风险控制中的应用 10

276186.1操作风险评估方法 10

134016.1.1损失分布法(LDA) 10

158766.1.2内部衡量法(AMA) 10

209916.1.3情景分析法和敏感性分析法 10

134456.2人工智能在操作风险识别与防范中的应用 10

238696.2.1数据挖掘与异常检测 10

120706.2.2机器学习与风险预测 10

241696.2.3自然语言处理与文本分析 10

15576.3智能合规与监管科技 10

167406.3.1智能合规 11

165006.3.2监管科技 11

6270第7章基于大数据的金融风险管理体系构建 11

61757.1大数据在金融风险管理中的应用场景 11

111827.1.1客户信用评估 11

318947.1.2风险监测与预警 11

241477.1.3欺诈检测 11

56797.1.4市场风险管理 11

20627.2金融大数据处理与分析技术 11

51297.2.1数据采集与存储 11

3867.2.2数据预处理 12

87827.2.3数据挖掘与分析 12

276387.2.4数据可视化 12

50607.3金融风险管理体系优化与实施 12

131087.3.1风险管理策略优化 12

247767.3.2风险管理组织架构调整 12

7847.3.3风险管理流程优化 12

284447.3.4风险管理信息系统建设 12

303357.3.5人才培养与团队建设 12

289797.3.6跨部门协同与外部合作 12

13359第8章人工智能在反洗钱

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